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1.
目标的平动和微动均会对雷达信号产生调制,其中,微动信息的提取对目标识别具有重大意义.选择对点散射模型进行分析,构建回波信号模型.根据信号在时频分布中的特点,通过霍夫变换(TFD-Hough)获得平动参数,重构出参考主体信号,进而补偿主体回波信号,再经高通滤波器处理,最终实现平动调制的补偿以及微动信号的分离.仿真实验验证了该方法的有效性.  相似文献   
2.
基于Hough变换撤票策略的目标微多普勒提取   总被引:1,自引:0,他引:1  
微动特征的提取对于目标识别具有重要意义,但现有算法提取多分量旋转目标微多普勒参数的计算量太大.针对这一问题,提出了一种Hough变换撤票策略,对时频空间进行Hough变换得到参数空间,对已包含所有信息的参数空间进行多次撤票,便可分步得到微多普勒信号参数.仿真实验验证了该方法的有效性.  相似文献   
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